前段時間，做了一個世界盃競猜積分排行榜。對世界盃64場球賽勝負平進行猜測，猜對+1分，錯誤+0分，一人一場只能猜一次。下面通過本文給大家分享基於redis實現世界盃排行榜功能項目實戰，感興趣的朋友一起看看吧
題外話：
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需求
前段時間，做了一個世界盃競猜積分排行榜。對世界盃64場球賽勝負平進行猜測，猜對+1分，錯誤+0分，一人一場只能猜一次。
1.展示前一百名列表。
2.展示個人排名(如：張三，您當前的排名106579)。
分析
一開始打算直接使用mysql數據庫來做，遇到一個問題，每個人的分數都會變化,如何能夠獲取到個人的排名呢？數據庫可以通過分數進行row_num排序，但是這個方法需要進行全表掃描，當參與的人數達到10000的時候查詢就非常慢了。
redis的排行榜功能就完美鍥合了這個需求。來看看我是怎麼實現的吧。
實現
一.redis sorts sets簡介
Sorted Sets數據類型就像是set和hash的混合。與sets一樣，Sorted Sets是唯一的，不重複的字符串組成。可以說Sorted Sets也是Sets的一種。
Sorted Sets是通過Skip List(跳躍表)和hash Table(哈希表)的雙端口數據結構實現的，因此每次添加元素時，Redis都會執行O(log(N))操作。所以當我們要求排序的時候，Redis根本不需要做任何工作了，早已經全部排好序了。元素的分數可以隨時更新。
二.springboot 中使用RedisTemplate
本文主要通過redisTemplate來操作redis,當然也可以使用redis-client,看個人喜好.
我在本機開啓了一個單點的redis，配置文件如下
server: port: 9001 spring: redis: database: 0 url: redis://user:[email protected]:6379 host: 127.0.0.1 password: 123 port: 6379 ssl: false timeout: 5000
Maven依賴引入如下
<parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>2.0.4.RELEASE</version> </parent> <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> </dependency> </dependencies>
三.代碼實現
1.注入redis，將key聲明爲常量SCORE_RANK
@Autowired private StringRedisTemplate redisTemplate; public static final String SCORE_RANK = "score_rank";
2.新增默認排行數據
這裏使用for循環創建集合，再使用批量新增10萬條數據
/**
* 批量新增
*/
@Test
public void batchAdd() {
Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> tuples = new HashSet<>();
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
DefaultTypedTuple<String> tuple = new DefaultTypedTuple<>("張三" + i, 1D + i);
tuples.add(tuple);
}
System.out.println("循環時間:" +( System.currentTimeMillis() - start));
Long num = redisTemplate.opsForZSet().add(SCORE_RANK, tuples);
System.out.println("批量新增時間:" +(System.currentTimeMillis() - start));
System.out.println("受影響行數：" + num);
}
//輸出
循環時間:56
批量新增時間:1015
受影響行數：100000
3.獲取前10名(根據分數倒序)
提供了兩種獲取方法，返回值一個帶有score，一個沒有
/**
* 獲取排行列表
*/
@Test
public void list() {
Set<String> range = redisTemplate.opsForZSet().reverseRange(SCORE_RANK, 0, 10);
System.out.println("獲取到的排行列表:" + JSON.toJSONString(range));
Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> rangeWithScores = redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeWithScores(SCORE_RANK, 0, 10);
System.out.println("獲取到的排行和分數列表:" + JSON.toJSONString(rangeWithScores));
}
//輸出
獲取到的排行列表:["張三99999","張三99998","張三99997","張三99996","張三99995","張三99994","張三99993","張三99992","張三99991","張三99990","張三99989"]
獲取到的排行和分數列表:[{"score":100000.0,"value":"張三99999"},{"score":99999.0,"value":"張三99998"},{"score":99998.0,"value":"張三99997"},{"score":99997.0,"value":"張三99996"},{"score":99996.0,"value":"張三99995"},{"score":99995.0,"value":"張三99994"},{"score":99994.0,"value":"張三99993"},{"score":99993.0,"value":"張三99992"},{"score":99992.0,"value":"張三99991"},{"score":99991.0,"value":"張三99990"},{"score":99990.0,"value":"張三99989"}]
4.新增李四的分數
將“李四”加入到排行榜中，redis會在插入的時候進行，在取出的時候就可以直接取出，不需要再做排序操作
/**
* 單個新增
*/
@Test
public void add() {
redisTemplate.opsForZSet().add(SCORE_RANK, "李四", 8899);
}
5.獲取李四單人的排行
/**
* 獲取單個的排行
*/
@Test
public void find(){
Long rankNum = redisTemplate.opsForZSet().reverseRank(SCORE_RANK, "李四");
System.out.println("李四的個人排名：" + rankNum);
Double score = redisTemplate.opsForZSet().score(SCORE_RANK, "李四");
System.out.println("李四的分數:" + score);
}
//輸出
李四的個人排名：91101
李四的分數:8899.0
6.統計分數區間人數
redis還提供了統計分數區間的方法，如下
/**
* 統計兩個分數之間的人數
*/
@Test
public void count(){
Long count = redisTemplate.opsForZSet().count(SCORE_RANK, 8001, 9000);
System.out.println("統計8001-9000之間的人數:" + count);
}
//輸出
統計8001-9000之間的人數:1001
7.獲取集合的基數(數量大小)
/**
* 獲取整個集合的基數(數量大小)
*/
@Test
public void zCard(){
Long aLong = redisTemplate.opsForZSet().zCard(SCORE_RANK);
System.out.println("集合的基數爲：" + aLong);
}
//輸出
集合的基數爲：100001
8.使用加法操作分數
這個方法是直接在原有的score上使用加法;如果沒有這個元素，則會創建，並且score初始爲0.再使用加法
/**
* 使用加法操作分數
*/
@Test
public void incrementScore(){
Double score = redisTemplate.opsForZSet().incrementScore(SCORE_RANK, "李四", 1000);
System.out.println("李四分數+1000後：" + score);
}
//輸出
李四分數+1000後：9899.0
四.歸納
在以上測試類中我們使用了redis的那些功能呢？在以上的例子中我們使用了單個新增，批量新增，獲取前十，獲取單人排名這些操作，但是redisTemplate還提供了更多的方法。
新增or更新
有三種方式，一種是單個，一種是批量，對分數使用加法(如果不存在，則從0開始加)。
//單個新增or更新 Boolean add(K key, V value, double score); //批量新增or更新 Long add(K key, Set<TypedTuple<V>> tuples); //使用加法操作分數 Double incrementScore(K key, V value, double delta);
刪除
刪除提供了三種方式：通過key/values刪除，通過排名區間刪除，通過分數區間刪除。
//通過key/value刪除 Long remove(K key, Object... values); //通過排名區間刪除 Long removeRange(K key, long start, long end); //通過分數區間刪除 Long removeRangeByScore(K key, double min, double max);
查
1.列表查詢:
分爲兩大類，正序和逆序。以下只列表正序的，逆序的只需在方法前加上reverse即可
//通過排名區間獲取列表值集合 Set<V> range(K key, long start, long end); //通過排名區間獲取列表值和分數集合 Set<TypedTuple<V>> rangeWithScores(K key, long start, long end); //通過分數區間獲取列表值集合 Set<V> rangeByScore(K key, double min, double max); //通過分數區間獲取列表值和分數集合 Set<TypedTuple<V>> rangeByScoreWithScores(K key, double min, double max); //通過Range對象刪選再獲取集合排行 Set<V> rangeByLex(K key, Range range); //通過Range對象刪選再獲取limit數量的集合排行 Set<V> rangeByLex(K key, Range range, Limit limit);
2.單人查詢
可獲取單人排行，和通過key/value獲取分數。以下只列表正序的，逆序的只需在方法前加上reverse即可
//獲取個人排行 Long rank(K key, Object o); //獲取個人分數 Double score(K key, Object o);
統計
統計分數區間的人數，統計集合基數。
//統計分數區間的人數 Long count(K key, double min, double max); //統計集合基數 Long zCard(K key);
結語
以上就是redis中使用排行榜功能的一些例子，和對redis的操作方法了。redis不僅僅只是作爲緩存，它更是數據庫，提供了許多的功能，我們都可以好好的利用。
在這裏我使用redis來實現了世界盃積分排行的展示，無論是在批量更新或是獲取個人排行等方便，都有着很高效率，也降低了對數據庫操作的壓力，達到了很好的效果。